Perzeptronen und neuronale Netze: Grundprinzipien der Computer Vision

In den letzten Jahrzehnten haben sich neural networks zu den Bausteinen vieler wichtiger Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt. Neuronale Netze sind Rechenmodelle, die versuchen, die komplexen Funktionen des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Sie helfen Maschinen, aus data zu lernen und Muster zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise ermöglichen sie Teilbereiche der KI wie computer vision und deep learning in Branchen wie dem healthcare-, finance- und self-driving cars-Sektor.

Wenn du verstehst, wie ein neuronales Netz funktioniert, erhältst du eine bessere Vorstellung von der "black box", die die KI darstellt, und es hilft zu entmystifizieren, wie Spitzentechnologie in unseren daily lives integriert wird. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, was neuronale Netze sind, wie sie funktionieren und wie sie sich im Laufe der Jahre entwickelt haben. Wir werfen auch einen Blick auf die Rolle, die sie in computer vision applications spielen. Legen wir los!

Was ist ein Perzeptron in der KI?#

Bevor wir uns eingehend mit neuronalen Netzen befassen, werfen wir einen Blick auf Perzeptrons. Sie sind die grundlegendste Art von neuronalen Netzen und bilden die Basis für den Aufbau komplexerer models.

Ein Perceptron ist ein linearer machine learning-Algorithmus für das supervised learning (das Lernen aus labeled training data). Es wird auch als einschichtiges neuronales Netz bezeichnet und typischerweise für binäre Klassifizierungsaufgaben verwendet, bei denen zwischen zwei Datenklassen unterschieden wird. Wenn du dir ein Perceptron vorstellen möchtest, kannst du es dir wie ein einzelnes künstliches Neuron vorstellen.

Fig 1. Ein Perceptron ist ein einzelnes künstliches Neuron.

Verstehen, wie ein Perzeptron funktioniert#

Ein Perceptron kann mehrere Eingaben aufnehmen, sie mit Gewichten kombinieren, entscheiden, zu welcher Kategorie sie gehören, und als einfacher Entscheidungsträger fungieren. Es besteht aus vier Haupt-parameters: Eingangswerten (auch Nodes genannt), weights and biases, der Nettosumme und einer Aktivierungsfunktion.

So funktioniert es:

• Eingaben und Gewichte: Nehmen wir an, du hast mehrere Informationen (Eingaben), und jede davon hat ein Gewicht, das angibt, wie wichtig sie ist. Darüber hinaus hilft der bias dem Perceptron, bei Entscheidungen flexibler zu sein.
• Berechnung der gewichteten Summe: Das Perzeptron multipliziert jede Eingabe mit ihrem Gewicht und addiert dann alles zusammen, einschließlich des Bias, um eine gewichtete Summe zu erhalten.
• Eine Entscheidung treffen: Dann verwendet das Perzeptron eine Aktivierungsfunktion, um die endgültige Ausgabe zu bestimmen. Sie nimmt die gewichtete Summe und entscheidet, ob das Perzeptron aktiviert werden soll oder nicht. Im einfachsten Fall ist die Aktivierungsfunktion eine Stufenfunktion, die eine Ausgabe von eins liefert, wenn die gewichtete Summe über einem bestimmten Schwellenwert liegt, und null, wenn dies nicht der Fall ist. So wird die gewichtete Eingabe in eine Ja-Nein-Entscheidung umgewandelt.
• Lernen und Verbessern: Wenn das Perceptron einen Fehler macht, passt es die Gewichte an, um sich beim nächsten Mal zu verbessern. Dieser Prozess helps the model learn aus seinen Fehlern.

Abb. 2. Ein Überblick über ein Perzeptron. Quelle: indiantechwarrior.com

Die Rolle von Perzeptronen im Computer Vision#

Perzeptrons spielen eine wichtige Rolle, um uns die basics of computer vision näherzubringen. Sie bilden das Fundament von advanced neural networks. Im Gegensatz zu Perzeptrons sind neuronale Netze nicht auf eine einzige Schicht beschränkt. Sie bestehen aus mehreren Schichten miteinander verbundener Perzeptrons, wodurch sie komplexe, nichtlineare Muster lernen können. Neuronale Netze können fortgeschrittenere Aufgaben bewältigen und sowohl binäre als auch kontinuierliche Ausgaben erzeugen. Beispielsweise können neuronale Netze für advanced computer vision tasks wie instance segmentation und pose estimation eingesetzt werden.

Die Entwicklung der Computer-Vision-Technologie durch neuronale Netze#

Die Geschichte der neuronalen Netze reicht mehrere Jahrzehnte zurück und ist voll von Forschung und interessanten Entdeckungen. Schauen wir uns einige dieser Schlüsselereignisse genauer an.

Hier ist ein kurzer Einblick in die frühen Meilensteine:

• 1940er: Warren McCulloch und Walter Pitts entwickelten einen einfachen Schaltkreis, um die Funktionsweise des Gehirns nachzuahmen.
• 1958: Rosenblatt führte das Perzeptron ein.
• 1970er Jahre: Paul Werbos entwickelte das Konzept der Backpropagation (eine Trainingsmethode, die einem neuronalen Netz hilft, durch Minimierung der Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben zu lernen). Backpropagation machte es möglich, mehrschichtige neuronale Netze zu train und ebnete den Weg für Deep Learning.
• 1980er: Forscher wie Geoffrey Hinton und Yann LeCun untersuchten den Konnektionismus, bei dem es darum geht, wie Netzwerke miteinander verbundener Einheiten kognitive Prozesse formen können. Ihre Arbeit legte den Grundstein für moderne neuronale Netze.
• 1990er: Jürgen Schmidhuber und Sepp Hochreiter schlugen das Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk vor, das für Aufgaben, die Sequenzvorhersagen beinhalten, unverzichtbar geworden ist.

Fig 3. Die Evolution neuronaler Netze.

Als wir ins 21. Jahrhundert eintraten, nahm die Forschung an neuronalen Netzen Fahrt auf, was zu noch größeren Fortschritten führte. In den 2000er Jahren spielte Hintons Arbeit an Restricted Boltzmann Machines – einer Art neuronalem Netz, das Muster in Daten findet – eine Schlüsselrolle bei der Förderung von Deep Learning. Es machte das Training tiefer Netzwerke einfacher, half dabei, Herausforderungen bei komplexen Modellen zu bewältigen und machte Deep Learning praktischer und effektiver.

In den 2010er Jahren beschleunigte sich die Forschung dann rasant durch den Aufstieg von big data und parallel computing. Ein Höhepunkt dieser Zeit war der Sieg von AlexNet beim ImageNet-Wettbewerb (2012). AlexNet, ein tiefes convolutional neural network, war ein Meilenstein, da es zeigte, wie leistungsfähig Deep Learning für computer vision tasks wie accurately recognizing images sein kann. Es trug dazu bei, das rasante Wachstum der KI in der visuellen Erkennung voranzutreiben.

Heutzutage entwickeln sich neuronale Netze durch neue Innovationen weiter, wie etwa transformers, die sich hervorragend für das Verständnis von Sequenzen eignen, und Graphen-neuronale Netze, die gut mit komplexen Beziehungen in Daten umgehen können. Techniken wie transfer learning – bei dem ein für eine Aufgabe trainiertes Modell für eine andere verwendet wird – und selbst supervised learning, bei dem Modelle without needing labeled data lernen, erweitern ebenfalls die Möglichkeiten neuronaler Netze.

Neuronale Netze verstehen: Die Grundlagen#

Nun, da wir die Grundlagen geklärt haben, wollen wir uns ansehen, was genau ein neuronales Netz ist. Neuronale Netze sind eine Art Machine-Learning-Modell, das miteinander verbundene Nodes oder Neuronen in einer schichtbasierten Struktur verwendet, die einem menschlichen Gehirn ähnelt. Diese Nodes oder Neuronen verarbeiten Daten und lernen aus ihnen, sodass sie Aufgaben wie pattern recognition ausführen können. Außerdem sind neuronale Netze anpassungsfähig, sodass sie aus ihren Fehlern lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern können. Dies verleiht ihnen die Fähigkeit, komplexe Probleme wie facial recognition präziser zu bewältigen.

Fig 4. Ein neuronales Netz.

Neuronale Netze bestehen aus mehreren Prozessoren, die parallel arbeiten und in Schichten organisiert sind. Sie bestehen aus einer Eingangsschicht, einer Ausgangsschicht und mehreren dazwischenliegenden versteckten Schichten. Die Eingangsschicht empfängt Rohdaten, ähnlich wie unsere optic en Nerven visuelle Informationen aufnehmen.

Jede Schicht gibt ihre Ausgabe dann an die nächste weiter, anstatt direkt mit der ursprünglichen Eingabe zu arbeiten, ganz ähnlich wie Neuronen im Gehirn Signale von einem zum anderen senden. Die letzte Schicht erzeugt die Ausgabe des Netzes. Durch diesen Prozess kann ein künstliches neuronales Netz (ANN) lernen, computer vision tasks wie Bild-classification auszuführen.

Eine industrielle Anwendung neuronaler Netze in der Computer Vision#

Nachdem wir verstanden haben, was neuronale Netze sind und wie sie funktionieren, werfen wir einen Blick auf eine Anwendung, die das Potenzial neuronaler Netze in der Computer Vision aufzeigt.

Inspektion von Stromleitungen im Energiesektor#

Neuronale Netze bilden die Grundlage von Computer-Vision-Modellen wie Ultralytics YOLO11 und können verwendet werden, um power lines mithilfe von Drohnen visuell zu inspizieren. Die utilities industry steht vor logistischen Herausforderungen, wenn es um die Inspektion und Wartung ihrer ausgedehnten Stromleitungsnetze geht. Diese Leitungen erstrecken sich oft über alles Mögliche – von belebten urban areas bis hin zu abgelegenen, rugged landscapes. Traditionell wurden diese Inspektionen von Bodenteams durchgeführt. Obwohl diese manuellen Methoden effektiv sind, sind sie kostspielig, zeitaufwendig und können workers environmental und elektrischen Gefahren aussetzen. Untersuchungen zeigen, dass Arbeiten an Stromleitungen zu den zehn gefährlichsten Berufen in Amerika gehören, mit einer annual fatality rate von 30 bis 50 Arbeitern pro 100.000.

Allerdings kann drone inspection technology aerial inspections zu einer praxisnäheren und kosteneffizienteren Option machen. Spitzentechnologie ermöglicht es Drohnen, während der Inspektionen längere Strecken zurückzulegen, ohne häufig die Batterien wechseln zu müssen. Viele Drohnen sind mittlerweile mit KI integriert und verfügen über automatisierte Funktionen zur Hindernisvermeidung sowie verbesserte Fehlererkennungsfunktionen. Diese Features versetzen sie in die Lage, überfüllte Bereiche mit vielen Stromleitungen zu inspizieren und capture high-quality images aus größerer Entfernung aufzunehmen. Viele Länder setzen bei der Inspektion von Stromleitungen auf Drohnen und Computer Vision. In Estland beispielsweise werden 100 % aller Stromleitungsinspektionen von solchen Drohnen durchgeführt.

Abb. 5. Ein Techniker, der Drohnen und KI-Tools zur Inspektion von Stromleitungen verwendet (Bild links) und die Drohne, die er steuert (Bild rechts) (suasnews).

Wichtige Erkenntnisse#

Neuronale Netze haben einen langen Weg von der Forschung bis zur Anwendung hinter sich und sind zu einem wichtigen Bestandteil moderner technologischer Fortschritte geworden. Sie ermöglichen es Maschinen zu lernen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen auf Basis des Gelernten zu treffen. Vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Fertigung treiben diese Netze Innovationen voran und transformieren Industrien. Während wir weiterhin neuronale Netzmodelle erforschen und verfeinern, wird ihr Potenzial, noch mehr Aspekte unseres täglichen Lebens und unserer Geschäftsabläufe neu zu definieren, zunehmend deutlich.

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